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意圖識別是人機對話系統(tǒng)中口語理解的關鍵子任務。考慮到當前用戶表達存在多個意圖的問題，主要采用膠囊網(wǎng)絡構(gòu)造基于單意圖標記的多意圖分類器對用戶表達的多種意圖進行識別。為了保證意圖文本的特征質(zhì)量，通過在膠囊網(wǎng)絡中增加卷積膠囊層提取意圖文本的深層次語乂信息，同時利用膠囊網(wǎng)絡中的動態(tài)路由將特征膠囊動態(tài)分配到意圖膠囊類別中，通過設置閾值大小判別多種意圖存在的概率，從而完成多意圖識別任務。實驗結(jié)果表明在多意圖識別任務中，膠囊網(wǎng)絡優(yōu)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，而増加卷積膠囊層的膠囊網(wǎng)絡可以提升多意圖識別的性能效果，在中文和英文數(shù)據(jù)集上的宏平均F1值分別達到77.3%和94.7%。
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